Complete Machine Learning with R Studio - ML for 2025
Linear & Logistic Regression, Decision Trees, XGBoost, SVM & other ML models in R programming language - R studio
Những gì bạn sẽ học được
- Learn how to solve real life problem using the Machine learning techniquesMachine Learning models such as Linear Regression
- Logistic Regression
- KNN etc
- Advanced Machine Learning models such as Decision trees
- XGBoost
- Random Forest
- SVM etc
- Understanding of basics of statistics and concepts of Machine LearningHow to do basic statistical operations and run ML models in RIndepth knowledge of data collection and data preprocessing for Machine Learning problemHow to convert business problem into a Machine learning problem
Những gì bạn sẽ nhận được
Mô tả khóa học
Bạn đang tìm kiếm một khóa học Machine Learning toàn diện giúp bạn khởi đầu sự nghiệp rực rỡ trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu, Học máy, R và Mô hình Dự đoán?
Đây chính là khóa học bạn cần!
Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ có khả năng:
- Tự tin xây dựng các mô hình Machine Learning dự đoán bằng R để giải quyết bài toán kinh doanh và hoạch định chiến lược
- Trả lời thành thạo các câu hỏi phỏng vấn liên quan đến Machine Learning
- Tham gia và thể hiện năng lực trong các cuộc thi phân tích dữ liệu trực tuyến như Kaggle
Hãy khám phá mục lục bên dưới để xem bạn sẽ được học những mô hình Machine Learning nào.
Lợi ích khóa học mang lại cho bạn
Tất cả học viên tham gia khóa học nền tảng Machine Learning này sẽ nhận được Chứng chỉ Hoàn thành có xác thực.
Dù bạn là nhà quản lý, chuyên viên điều hành hay sinh viên muốn ứng dụng machine learning, R và mô hình dự đoán vào các vấn đề thực tiễn, khóa học này sẽ trang bị cho bạn nền tảng vững chắc thông qua những kỹ thuật machine learning, R và mô hình dự đoán phổ biến nhất.
Tại sao nên chọn khóa học này?
Khóa học bao gồm tất cả các bước cần thiết khi giải quyết bài toán kinh doanh thông qua hồi quy tuyến tính. Bạn sẽ hiểu sâu về machine learning và các kỹ thuật mô hình dự đoán sử dụng R.
Trong khi nhiều khóa học chỉ tập trung vào chạy phân tích, chúng tôi tin rằng công đoạn trước và sau khi phân tích còn quan trọng hơn: chuẩn bị dữ liệu phù hợp và tiền xử lý, cũng như đánh giá chất lượng mô hình và diễn giải kết quả để mang lại giá trị thực cho doanh nghiệp.
Ai là người hướng dẫn bạn?
Khóa học được giảng dạy bởi Abhishek và Pukhraj. Với vai trò quản lý tại công ty Tư vấn Analytics toàn cầu, chúng tôi đã hỗ trợ nhiều doanh nghiệp giải quyết bài toán kinh doanh bằng kỹ thuật machine learning sử dụng R và Python. Kinh nghiệm thực tiễn đó được tích hợp vào khóa học này.
Chúng tôi cũng là tác giả của những khóa học trực tuyến nổi tiếng — với hơn 150.000 lượt đăng ký và hàng nghìn đánh giá 5 sao:
“Rất tuyệt vời, tôi thích cách giải thích dễ hiểu ngay cả với người mới bắt đầu” — Joshua
“Cảm ơn tác giả vì khóa học tuyệt vời. Bạn là số một và khóa học này xứng đáng với mọi mức giá” — Daisy
Cam kết của chúng tôi
Giảng dạy là sứ mệnh của chúng tôi. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào về nội dung khóa học, machine learning, R, mô hình dự đoán, bài tập thực hành, bạn luôn có thể đăng câu hỏi trong khóa học hoặc gửi tin nhắn trực tiếp.
Tải tài liệu thực hành, làm bài quiz và hoàn thành bài tập
Mỗi bài giảng đều kèm theo tài liệu hướng dẫn chi tiết. Bạn cũng có thể làm quiz để kiểm tra mức độ hiểu bài. Mỗi chuyên đề đều có bài tập thực hành giúp bạn áp dụng kiến thức về machine learning, R và mô hình dự đoán.
Machine Learning là gì?
Machine Learning là lĩnh vực khoa học máy tính giúp máy tính có khả năng học mà không cần lập trình rõ ràng. Đây là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, dựa trên ý tưởng hệ thống có thể học từ dữ liệu, nhận diện mẫu và đưa ra quyết định với ít sự can thiệp của con người.
Các bước xây dựng mô hình Machine Learning
Quá trình học có thể chia thành 3 phần:
- Thống kê và Xác suất: Áp dụng machine learning đòi hỏi kiến thức cơ bản về thống kê và xác suất.
- Hiểu về Machine Learning: Hiểu các khái niệm và quy trình xây dựng mô hình.
- Kinh nghiệm lập trình: R và Python là hai ngôn ngữ hàng đầu. Khóa học sẽ hướng dẫn bạn cài đặt môi trường và thực hành từng khái niệm.
- Hiểu về mô hình: Bao gồm các mô hình phân loại với bài giảng lý thuyết và thực hành đi kèm.
Tại sao nên dùng R trong Machine Learning?
- R được sử dụng rộng rãi tại các công ty công nghệ hàng đầu như Facebook và Google.
- Học cơ bản về khoa học dữ liệu dễ dàng hơn với R so với Python nhờ thiết kế chuyên cho phân tích dữ liệu.
- Kho package phong phú, hỗ trợ tối ưu cho phân tích thống kê.
- Cộng đồng data scientists và statisticians ngày càng phát triển, dễ dàng nhận được hỗ trợ.
- Mở rộng bộ kỹ năng, tăng cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Ưu điểm của R so với Python
- Cộng đồng người dùng lớn và số lượng thư viện thống kê phong phú hơn.
- R là ngôn ngữ hướng hàm, phù hợp với người xuất phát từ nền tảng thống kê.
- Khả năng phân tích dữ liệu được tích hợp sẵn nhiều hơn so với Python.
- Hệ sinh thái package đa dạng và mạnh mẽ.
- Đồ họa và hỗ trợ thống kê vượt trội.
Phân biệt Data Mining, Machine Learning và Deep Learning
Data Mining khám phá các mẫu và tri thức chưa biết, trong khi Machine Learning tái tạo các mẫu đã biết và tự động áp dụng chúng vào dữ liệu và ra quyết định. Deep Learning sử dụng sức mạnh tính toán và mạng neural để học và nhận diện các mẫu phức tạp từ lượng dữ liệu lớn, ví dụ như dịch tự động và chẩn đoán y khoa.
Đối tượng phù hợp tham gia khóa học:
- Người muốn theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu
- Chuyên viên đang làm việc muốn bắt đầu hành trình với dữ liệu
- Nhà thống kê cần tích lũy kinh nghiệm thực tiễn
Nội dung khóa học
Chương trình học
Từ khóa
Khóa học gợi ý
Khám phá thêm những khóa học tuyệt vời khác
